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机器视觉基础入门 机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展，技术日臻成熟，已是现代加工制造业不可或缺的产品，广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。利用机器视觉，可以 代替传统的人工检测方法，可以极大提高产品质量，提高生产效率。 优越性由于机器视觉系统可以获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同信息控制系统集成； 因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。 同时，在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。 机器视觉检测系统的类型机器视觉工业检测系统就其检测性质和应用范围分为： 定量和定性检测两大类，每类又分为不同的子类。机器视觉在工业在线检测的各个应用领域十分活跃，如印刷电路板的视觉检查、钢板表面的自动探伤、大型工件平行度和垂直度测量、容器容积或杂质检测、机械零件的自动识别分类和几何尺寸测量等。此外，在许多其它方法难以检测的场合，利用机器视觉系统可以有效地实现。机器视觉的应用正越来越多地代替人去完成许多工作，这无疑在很大程度上提高了生产自动化水平和检测系统的智能水平。 机器视觉常用术语pass指的是用“视觉系统”对被测体进行检测之后的结果为正确。也就是说被测体是正品。fail指的是“视觉系统”检测结果被测体不符合要求，为次品。underkill（escape）指的是原本应该被“视觉系统”检测为次品的，结果系统却将它认为是正品。overkill与underkill相反。指的是应该被检测为正品的被测品，却被当作是次品了。Threshold这是指系统所确定的一个临界灰度值。举例说明：现有一个系统，要对一个放在白色背景下的黑色物体进行测量。为了简化测量时的运算，以及提高测量速度。一个简便有效的方法就是set Threshold(设置灰度值)。硬性的让系统记住一个临界灰度值。具体到这个例子中，就是在黑色物体上找出最亮(颜色最白)部分的灰度值(如80)，存到系统中。在系统测量时，拍照后对照片进行扫描。具体扫描过程如下：从每个象素中读出该象素的灰度值，与之前存在系统中的灰度值作比较。上面我们将灰度值80存在系统里，现在就拿每个象素灰度值比。比80高，就是颜色更白，我们认为这个象素属于是白色背景；如果比80低，就是颜色更黑，系统就认为这个象素属于黑色物体的一部分。Auto (manual)Threshold指系统不用操作者自己去设定Threshold，而是由系统自动地进行设定工作。相反，manual Threshold 就是指手动设定tolerance只要“视觉系统”需要作“是”与“非”PASS与FAIL的判别的，就一定要有tolerance。tolerance指的是系统对被测体的容忍程度。例如：我们测量一个物体的长度。理论上，我们知道该物体应该是25MM长。我们设定系统的容忍程度(tolerance)为+/-2MM。在测量时，系统就要以测量数据与这个理论数据(25MM)相比较，如果是》(25-2)MM且《(25+2)MM，系统就确认该被测物为正品；如果是(25-2)MM或》(25+2)MM，系统就认为视测体太短或太长，是一个次品。 机器视觉的光学镜头机器视觉的集成和设计面临硬件、软件和电子方面的挑战，如果忽视光学性能规格，不了解如何评估光学器件，用户挑选合适的机器视觉镜头将会面临挑战。视觉系统光学性能的4项最基本参数是：1 视野（field of view）2 分辨率（resolution）3 工作距离（working distance）4 景深（depth of field）需要考虑的更高级的集成规格参数包括：焦距（f）失真（distortion）变焦/聚焦特点（zoom/focus）聚焦远心（telecentricity）。注意： 放大倍数不是基本参数。● 视野　　简单而言，视野应该是你需要检查的物体的尺寸。很多从事机器视觉系统规格的工程师是从放大倍数的角度来思考的。然而，放大倍数是一种相对规格，